IMPLEMENTASI SELF ORGANIZING MAP
DALAM KOMPRESI CITRA DIGITAL
Hisar M. Simbolon(1) Sri Suwarno(2) Restyandito(3)
hisarliska@gmail.com sswn@ukdw.ac.id dito@ukdw.ac.id
Abstraksi
Kompresi citra digital merupakan suatu bagian yang tidak dapat dipisahkan dari perkembangan sistem informasi. Seiring dengan perkembangan transmisi data dibutuhkan ukuran file gambar yang kecil sehingga dapat ditransmisikan dengan kecepatan yang semaksimalnya.
Solusi dari permasalahan adalah dengan membangun aplikasi kompresi citra digital dengan menerapkan algoritma Self – Organizing Map (SOM) untuk mengolah tiap – tiap piksel pada citra sehingga kompresi dapat dimaksimalkan dengan Run Length Encode. Hasil dekompresi yang tidak jauh berbada dengan citra asli merupakan hasil yang sangat diharapkan agar tidak memberikan arti yang berbeda terhadap citra asli.
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah penggunaan algoritma SOM dapat mengolah setiap piksel pada citra digital dan mengurangi redundansi citra sehingga algoritma Run Length dapat dengan maksimal mengodekan setiap warna pada piksel hingga mencapai tingkat rasio kompresi 60% - 85%. Hasil dekompresi citra mengalami penurunan kualitas gambar namun masih mengandung data - data yang sama atau dengan kata lain gambar dekompresi tidak jauh berbeda dengan gambar asli.
Kata kunci : Algoritma SOM, Run length, kompresi.
1. Pendahuluan
Sebuah citra dapat digunakan untuk berbagai kepentingan baik sebagai dokumentasi
maupun sebagai alat penyelarasan dalam sebuah aplikasi. Pemanfaatan sebuah citra semakin
penting di dalam sistem informasi terlebih saat citra tersebut ingin didokumentasikan ke dalam
bentuk digital.
1Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi,Universitas Kristen Duta Wacana 2
Permasalahan yang dihadapi adalah ukuran data yang semakin besar karena semakin
banyak dokumentasi citra. Hal ini akan sangat berpengaruh pada media penyimpanan data yaitu
harddisk, walaupun harddisk memiliki kapasitas yang besar tetapi akan tetap memiliki
keterbatasan dengan sebuah alasan yaitu perbandingan antara harga dari harddisk dengan nilai
citra yang akan disimpan. Saat citra akan ditransmisikan dalam suatu komunikasi jaringan
terdapat juga permasalahan dalam prosesnya, yaitu semakin besar ukuran citra maka akan
semakin lama proses transmisinya.
Melihat permasalahan tersebut dibutuhkan suatu solusi yang dapat mengatasi masalah
ukuran citra. Kompresi citra merupakan salah satu solusi yang dapat membantu agar ukuran
citra tersebut lebih kecil yang kemudian citra dapat ditransmisikan lebih cepat. Kompresi citra
dapat dilakukan dengan berbagai cara, salah satunya adalah dengan metode Self Organizing
Map (SOM). Metode SOM berfungsi untuk mengelompokkan beberapa data warna yang
memiliki kemiripan dan akan dijadikan menjadi satu kelompok sehingga dapat dikompres lebih
maksimal.
Dengan adanya sistem kompresi citra ini diharapkan bisa memperkecil ukuran citra
sehingga citra tetap dapat disimpan lebih banyak lagi dan proses transmisinya juga dapat lebih
cepat.
2. Landasan Teori
2.1. Metode Self-Organizing Map (SOM)
Pada prinsipnya algoritma SOM mempunyai 2 proses perhitungan matematika, yaitu
pada proses pencarian nilai bobot yang sesuai dengan nilai masukan dan perubahan nilai bobot
yang telah ditemukan dengan jarak terdekat.
Perhitungan perubahan nilai bobot sekitar atau tetangga bobot pemenang tidak dihitung
atau diberi nilai 0. Pemberian nilai ini dimaksudkan agar tiap bobot diarahkan ke nilai masukan
sehingga nilai bobot akan mendekati nilai masukan.
Di tahun 2005, Siang menuliskan algoritma SOM :
Step 1 : Neuron pada lapisan input (neuron input) sebanyak n dinotasikan sebagai x1, x2, …,
xn dan neuron pada lapisan output (neuron output) sebanyak m dinotasikan sebagai
y1, y2, …, ym. Bobot koneksi antara neuron input dan output dinotasikan sebagai wij
ditentukan secara acak antara 0 dan 1.
Step 4 : Hitung jarak vektor input terhadap bobot koneksi dj untuk masing-masing neuron
output dengan menggunakan rumus:
[1]
Step 5 : Cari indeks j di mana dj minimum
Step 6 : Untuk setiap wij, perbaharui bobot koneksi dengan menggunakan rumus:
wij(t+1)=wij(t) + γ(t)hib(t) (xi(t) – wij(t))
Step 7 : Modifikasi Laju Pemahaman
Step 8 : Uji kondisi penghentian
2.2. Metode Run – Length Encoding
Penyusunan data kompresi citra dengan run length encoding membutuhkan sebuah
penanda antara data citra dan banyaknya data citra. Penanda ini bertujuan untuk mengetahui
dimana yang merupakan data dan yang mana yang merupakan banyaknya data.
Langkah-langkah yang dilakukan dalam proses run length encoding sebagai berikut :
1. Lihat apakah terdapat deretan data yang sama secara berurutan lebih dari tiga karakter, jika
memenuhi lakukan kompresi.
2. Berikan bit penanda pada data yang dikompres, bit penanda disini berupa 8 deretan bit yang
boleh dipilih sembarang asalkan digunakan secara konsisten pada seluruh bit penanda
dalam kompresi. Bit penanda ini berfungsi untuk menandai bahwa karakter selanjutnya
adalah karakter pemampatan sehingga tidak membingungkan pada saat mengembalikan
data yang sudah dimampatkan ke file aslinya.
3. Tambahkan deretan bit untuk menyatakan jumlah karakter yang sama berurutan.
4. Tambahkan deretan bit yang menyatakan data yang berulang.
2.3. Metode Run – Length Decoding
Proses pengembalian data yang dikodekan menjadi data asli disebut decoding.
Algoritma run length merubah suatu data ke dalam bentuk kode dengan aturan – aturan yang
sudah dijelaskan di atas. Oleh sebab itu dibutuhkan suatu algoritma untuk mengembalikan data
Run length decoding berfungsi sebagai kebalikan dari run length encoding yaitu
merubah data kode menjadi data asli. Langkah – langkah untuk mengembalikan kode dimaksud
adalah sebagai berikut :
1. Lihat karakter pada hasil kompresi satu – persatu dari awal sampai akhir, jika
ditemukan bit penanda, lakukan proses pengembalian.
2. Lihat karakter setelah bit penanda, karakter setelah bit penanda merepresentasikan nilai
jumlah karakter yang sama.
3. Lihat karakter berikutnya (karakter ke-2 setelah bit penanda), kemudian lakukan
penulisan karakter tersebut sebanyak bilangan yang telah diperoleh pada karakter
sebelumnya (point 2).
3. Pembahasan dan Hasil
Pada program utama terdapat pilihan menu KOMPRESI. Aplikasi ini merupakan
implementasi algoritma Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dengan metode Self – Organizing Map
(SOM) dan Run Length. Hasil dari menu ini merupakan kode kompresi dengan ber-ekstensi .esi
(dot esi).
Program kompresi ini membutuhkan beberapa masukan yang akan dibutuhkan untuk
menjalankan program kompresi. Masukan – masukan tersebut antara lain :
• Warna yang akan dipertahankan : masukan ini berfungsi sebagai pembentuk matrik yang akan dibentuk program.
• Proses Pembelajaran : masukan ini dibutuhkan untuk algoritma SOM sehingga proses berhentinya pelatihan dapat dibatasi.
• Alfa : masukan ini dibutuhkan untuk algoritma SOM sebagai laju pembelajaran, nilainya berupa nilai decimal dengan titik sebagai pemisah bilangan.
Pada program kompresi juga terdapat tombol – tombol yang di click secara berurutan
mulai dari INPUT GAMBAR, RANDOM BOBOT, KOMPRESI. Ketiga tombol tersebut
dioperasikan secara berurutan untuk menyesuaikan dengan algoritma SOM. tombol BARU dan
tombol SIMPAN dapat digunakan setelah proses kompresi selesai. Tampilan kompresi dapat
Gambar 1. Menu Kompresi
Menu berikutnya yang disediakan pada menu utama adalah menu DEKOMPRESI.
Menu dekompresi berfungsi untuk mengembalikan kode kompresi menjadi gambar. Pada
proses dekompresi hanya membutuhkan masukan kode kompresi saja, selanjutnya hanya
men-click tombol – tombol untuk melakukan proses berikutnya, tombol PROSES untuk dekompresi
dan tombol SIMPAN untuk menyimpan hasil dekompresi gambar. Tampilan menu dekompresi
dapat dilihat pada Gambar 2.
3.1. Analisis Hasil Kompresi Dan Dekompresi
Secara teori semakin sering seseorang belajar maka akan semakin ingat atau hafal akan apa
yang dia pelajari. Hal ini sangat umum sekali, namun pada pengujian ini akan diteliti terhadap
proses pembelajaran yang kecil hingga yang lebih besar dan melihat dampak yang akan
memberikan terhadap besar ukuran kompresi. Hasil pengujian yang telah dilakukan dapat
dilihat pada Table 1.
Table 1. Hasil Pengujian Dengan Masukan Proses Pembelajaran Yang Berbeda
Perolehan hasil kompresi sebuah citra bola.bmp yang diuji dengan masukan seperti
pada Table 1 tidak menunjukkan banyak perbedaan dari besar kompresi dan rasio kompresi,
namun waktu proses kompresi menunjukkan semakin besar proses pembelajaran maka semakin
lama juga proses kompresinya.
Perbedaan besar ukuran hasil kompresi tidak mengalami pengecilan namun semakin
besar pada saat – saat tertentu. Misalnya dari proses pembelajaran 150 terhadap proses
pembelajaran 200 rasio kompresi mengalami peningkatan yaitu semakin kecil rasio kompresi
sedangkan sebelumnya dari proses pembelajaran 100 ke proses pembelajaran 150 justru
mengalami penurunan yaitu semakin besar nilai rasio kompresi yang dihasilkan. Oleh karena
itu dapat diperoleh bahwa proses pembelajaran tidak mempengaruhi besar kecilnya ukuran hasil
Gambar Asli Gambar Dekompresi
3.2. Pengujian Gambar Hasil Dekompresi Dengan Gambar Asli
Hasil dekompresi merupakan pengembalian hasil kompresi menjadi sebuah citra
kembali. Pada bagian ini akan ditampilkan hasil gambar yang telah diujikan terhadap system.
Akan ditampilkan juga gambar asli sebagai perbandingan yang dapat dilihat secara visual.
Hasil dekompresi kode kompresi menjadi sebuah citra juga menjadi pertimbangan yang
penting, karena dengan meng-kompresi sebuah gambar bola maka diharapkan juga hasil
dekompresi menghasilkan sebuah gambar bola dan sama seperti asli. Kemiripan gambar hasil
dekompresi dengan gambar asli merupakan suatu parameter untuk pengukuran gagal atau
suksesnya metode tersebut dalam kompresi citra
Gambar 3. Hasil Dekompresi
4. Kesimpulan
Program aplikasi kompresi citra dengan menggunakan jaringan Kohonen Self –
Organizing Map dapat melakukan kompresi dengan baik. Pengembalian hasil kompresi
menjadi sebuah citra juga menghasilkan gambar yang cukup mirip dengan gambar asli
walaupun dengan menggantikan warna piksel dengan warna yang memiliki nilai kemiripan
paling dekat dengan warna sekitarnya.
Kesimpulan yang dapat diperoleh dari program kompresi ini adalah sebagai berikut :
a) Nilai proses pembelajaran mempunyai pengaruh yang sangat tinggi terhadap hasil
dekompresi gambar, semakin tinggi nilai proses pembelajaran maka hasil dekompresi
akan semakin mirip dengan gambar asli.
b) Semakin tinggi nilai proses pembelajaran maka waktu yang dibutuhkan untuk
melakukan kompresi akan semakin lama.
c) Nilai laju pemahaman yang terlalu rendah dengan proses pembelajaran yang sedikit
Daftar Pustaka
Hermawan, A. (2006). Jaringan Saraf Tiruan Teori dan Aplikasi. Yogyakarta : ANDI.
Kusumadewi, S. (2004). Membangun Jaringan Syaraf Tiruan Menggunakan MATLAB & EXCEL LINK. Yogyakarta : GRAHA ILMU.
Salomon, D. (2004). Data Compression 3rd Edition. New York: Springer-Verlag
